factores que impiden el crecimiento constante de
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FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
Carrera de International Business
FACTORES QUE IMPIDEN EL CRECIMIENTO
CONSTANTE DE EXPORTACIONES PERUANAS DE
POLOS DE ALGODÓN HACIA ESTADOS UNIDOS
2000-2019
Trabajo de Investigación para optar el Grado Académico
de Bachiller en International Business
DANITZA FARIDE VILELA UCULMANA
(0000-0002-0425-9920)
Lima – Perú
2020
II
Tabla de contenido
ÍNDICE DE TABLAS................................................................................................ IV
RESUMEN................................................................................................................... V
ABSTRACT ................................................................................................................ VI
INTRODUCCIÓN ...................................................................................................... 1
Producto Bruto Interno ........................................................................................................................................4
Importaciones ..........................................................................................................................................................5
Exportaciones ..........................................................................................................................................................5
Producción de Polos ...............................................................................................................................................6
Precio de Polos ....................................................................................................................................................6
Hipótesis ....................................................................................................................................................................8
Hipótesis general.................................................................................................................................................8
Hipótesis específicas...........................................................................................................................................8
MÉTODO .................................................................................................................... 9
Tipo de investigación .............................................................................................................................................9
Diseño de investigación .........................................................................................................................................9
Variables ................................................................................................................................................................ 10
Variable Dependiente...................................................................................................................................... 10
Variables Independientes ............................................................................................................................... 10
Muestra................................................................................................................................................................... 13
Instrumentos de investigación .......................................................................................................................... 14
Procedimiento de recolección ........................................................................................................................... 14
Plan de análisis ..................................................................................................................................................... 15
RESULTADOS ......................................................................................................... 17
Presentación de Resultados............................................................................................................................... 17
III
DISCUSIÓN .............................................................................................................. 23
CONCLUSIONES..................................................................................................... 26
Recomendaciones................................................................................................................................................. 27
REFERENCIAS ........................................................................................................ 29
IV
Índice de Tablas
Tabla 1. Definición operacional de las variables................................................................. 10
Tabla 2. Definición conceptual de las variables. ....¡ERROR! MARCADOR NO DEFINIDO.
Tabla 3. Datos resumen de las variables. ..............¡ERROR! MARCADOR NO DEFINIDO.
Tabla 4. Estadísticas de la regresión múltiple de EXP=F (PROD; REND; PRE, PBIP)
.................................................................................¡ERROR! MARCADOR NO DEFINIDO.
Tabla 5. Análisis del intercepto y variables EXP=F (PROD; REND; PRE, PBIP). ............. 19
Tabla 6. Estadísticas de la regresión múltiple de EXP=F (PROD; REND; PBIP) ..¡ERROR!
MARCADOR NO DEFINIDO.
Tabla 7. Análisis del intercepto y variables EXP=F (PROD; REND; PBIP). ...................... 20
Tabla 8. Estadísticas de la regresión múltiple de EXP=F (PROD; REND; PRE)............... 20
Tabla 9. Análisis del intercepto y variables EXP=F (PROD; REND; PRE). ....................... 21
Tabla 10. Estadísticas de la regresión múltiple de EXP=F (PROD; PRE; PBIP)............... 21
Tabla 11. Análisis del intercepto y variables EXP=F (PROD; PRE; PBIP). ....................... 22
Tabla 12. Estadísticas de la regresión múltiple de EXP=F (PROD; PRE; PBIP)............... 22
Tabla 13. Análisis del intercepto y variables EXP=F (PROD; REND). ............................... 23
V
Resumen
El presente estudio analizó los factores que impiden el crecimiento constante de las
exportaciones peruanas de polos de algodón hacia Estados Unidos entre el año 2000 y 2019,
debido a que su crecimiento no tuvo un aumento ininterrumpido a pesar de la alta calidad del
producto, y a diferentes factores como: la producción, rendimiento, precios sustitutos, PBI y
PBI per cápita, que suscitaron un descenso en las exportaciones de polos de algodón.
Asimismo, hicieron de su competencia una mejor opción para el mercado global, generando
inestabilidad en las exportaciones peruanas. Por ello, la presente investigación busca conocer
si los factores externos son determinantes en las exportaciones de polos de algodón peruano
hacia Estados Unidos en el periodo 2000-2019. Se utilizó un modelo de regresión lineal
múltiple en función a las exportaciones, tomando como variables a la producción,
rendimiento, precios sustitutos, PBI, PBI per cápita, para hallar las correlaciones entre ellas
y las exportaciones, resultando que los factores externos son determinantes en la exportación
de polos de algodón hacia Estados Unidos. Finalmente, la exportación de polos de algodón
peruano hacia Estados Unidos depende, significativamente, de la producción, precios
sustitutos y del PBI per cápita de Estados Unidos.
Palabras Claves: Exportación, Polos de Algodón, Producciones, Precios Sustitutos,
PBI per cápita y Rendimiento.
VI
Abstract
The research work analyzed the factors that impede the constant growth of Peruvian
exports of cotton poles to the United States between 2000 and 2019, due to the fact that their
growth did not have an uninterrupted increase despite the high quality of the product. and
different factors such as: production, yield, substitute prices, GDP and GDP per capita, which
led to a decline in exports of cotton polo shirts, also made their competition a better option
for the global market, generating instability in Peruvian exports. Therefore, the present work
seeks to know if external factors are determining factors in exports of Peruvian cotton polo
shirts to the United States in the period 2000-2019. Since a multiple linear regression model
was used based on exports taking as variables production, yield, substitute prices, GDP, GDP
per capita to find the correlations between them and exports, resulting in the confirmation
that the factors External factors are decisive in the export of cotton lollies to the United
States. Finally, the export of Peruvian cotton lollies to the United States depends significantly
on production, substitute prices, and the per capita GDP of the United States.
Key Words: Export, Cotton Poles, Productions, Substitute Prices, GDP per capita
and Yield.
1
Introducción
La confección textil peruana se desarrolló aprovechando la riqueza genética del
algodón, valorada en el mercado global gracias a su textura y a los dos tipos que la
representa: algodón Pima y Tanguis. Estos dos tipos de algodón, por lo general, se ven
reflejados en la confección de polos, y con la ayuda de las exportaciones, llegaron al
mercado extranjero, convirtiéndose en el suelo norteamericano en uno de sus principales
destinos.
En la actualidad, Perú es un país que se caracteriza por la destreza y versatilidad de
los productores locales y empresarios exportadores, puesto que ellos son los controladores de
procesos a través del desarrollo de talleres y plantas industriales, que junto a la creación de
cadenas productivas, se integran a una serie de actividades con mayor uso de mano de obra y
materias primas, generando así, bienes intermedios y finales para mercados locales y del
exterior.
Entre las principales empresas exportadoras y productoras de polos de algodón se
tiene a Topy Top S.A., con 37 años en el mercado peruano, comenzando su primera
exportación en el año 1996. Esta empresa utiliza el sistema de Full Package, donde se
encargan del proceso de producción y venta del producto de manera integral. Luego, en el
2005, lograron ser la primera empresa peruana en exportar productos textiles y confecciones.
Por otro lado, Estados Unidos es uno de los países con mayor capacidad de
exportación en el mundo y una de las economías más completas en el rubro de importaciones,
ya que sus principales compras al exterior son automóviles de turismo, petróleo crudo,
cámaras de TV, y estas representan el 11.99 % de su PBI, ocupando el puesto 7 de 191 países
2
del ranking de importaciones. Entre sus importaciones más relevantes se encuentra la
industria textil, que está sujeta a las regulaciones generales aduaneras por el organismo
federal Customs and Border Protection (CBP). A su vez, Ting, Gerard, Dephillips, Liu & Sun
(2019), en su reporte “Why U.S. Consumers buy sustainable cotton made collegiate apparel?
A study of the key determinants”, traducido como “¿Por qué los consumidores de EE.UU.
Compran ropa colegiada de algodón sostenible? Un estudio de los determinantes clave”, halló
que el 47.3 % de americanos tiene la intención de comprar productos sostenibles a base de
algodón, ya que genera una cultura en la que el comprador puede contribuir con la protección
del medio ambiente. Este estudio ayuda a entender el origen de la decisión de compra de los
americanos y cuáles son sus preferencias al momento de escoger un polo de algodon de
exportación.
De hecho, la relación entre Perú y Estados Unido se afianza, debido al TLC firmado
el 23 de abril del 2006, permitiendo que se genere un incremento en los productos exportados
y flujos de inversión extranjera directa, causando un mejor desarrollo para el Perú. Este TLC
entró en vigencia el 1 de Febrero del 2009, convirtiéndose desde ese momento, en uno de los
principales socios comerciales de Perú. Con este acuerdo se negoció el acceso a nuevos
mercados de textiles y vestidos, reglas de origen y administración aduanera con la facilidad
de comercio.
Este TLC entre Estados Unidos y Perú brinda las siguientes oportunidades:
- Aumentar y crear una nueva cartera de productos de exportación.
- Acabar con las desviaciones realizadas por aranceles, cuotas de importación,
subsidios y barreras paraarancelarias.
- Atraer inversión privada extranjera, motivando el desarrollo de la economía peruana.
3
- Incentivar una mejora en la calidad de vida de las personas, permitiéndoles el acceso
a adquirir productos de mejor calidad a bajos precios.
- Definir reglas claras y permanentes para el comercio de productos tangibles e
intangibles, con el fin de fortalecer el libre mercado, la competitividad y mejorar prácticas
empresariales locales.
- Aumentar la productividad de las empresas locales, ayudándoles a adquirir tecnología
de producción moderna y a bajos precios.
A pesar de que Perú tiene como principal importador a Estados Unidos, no es el único
que exporta polos de algodón al país americano: lo acompaña la gran potencia mundial,
China, que ocupa el primer lugar en el ranking de exportación.
El éxito de China según Clark & Milberg (2011), en su reporte “After T-Bills and T-
Shirts: China's Role in "High" and "Low" Fashion After the Global Economic Crisis”,
traducido como “ Después de las facturas y las camisetas: El papel de china en la moda
“Alta” y “Baja” después de la crisis económica mundial”, resalta la gran capacidad de
diseñadores chinos en un enfoque global, los cuales se encuentran en una gran posición para
el arribo del desarrollo de sus marcas minoristas con un llamativo diseño nacional chino.
Además, se hace referencia a la utilización de sus proveedores locales que, en lugar de
tercerizar a países vecinos del Asia, requieren usar producto y mano de obra nacional para un
mejor aporte a la economía y crecimiento de la industria.
El crecimiento de China, en gran porcentaje, tiene su origen en el uso de la fórmula de
comprar más y usar menos, donde las industrias de la moda, que representan el 5% del
comercio mundial, crean el fenómeno de introducir colecciones de ropa que siguen las
últimas tendencias de moda y han sido diseñadas y fabricadas de forma acelerada a bajo
4
costo, logrando que el consumidor adquiera más productos en un tiempo determinado. A su
vez, Perú cuenta con otros mercados como competencia: Tailandia, Malasia, Países bajos y
Mexico. Esta competencia genera diferencias respecto de Perú, debido a sus precios más
bajos, mejor rendimiento y menor tiempo de producción.
Además, las exportaciones de polos de algodón peruano se caracterizan -como se
mencionó anteriormente- por su alta calidad y a los dos tipos que se ofrecen al mercado
exterior. Sin embargo, existen variables que generan diferencias en el producto de un país y
otro.
Producto Bruto Interno
El Ministerio de Economía y Finanzas (2021) define al Producto Bruto Interno como
el valor economico de bienes y servicios elaborados en un periodo determinado.
El termino producto alude al valor agregado, interno describe a la realización del
producto dentro del territorio económico evaluado, y bruto explica a que no se considera la
variación de inventarios ni depreciaciones o apreciaciones de capital.
Por otro lado, el PBI se calculó mediante tres diferentes métodos:
Método del Gasto: Se suman todos los gastos realizados para la compra de bienes y
servicios finales producidos.
Método del Valor Agregado: Es la suma de los títulos agregados de las diversas
etapas de producción y en todos los sectores de la economía.
Método del Ingreso: Cuantifica todos los ingresos salariales, ganancias de empresas y
los impuestos salariales.
5
Importaciones
Las importaciones, según la Universidad de ICESI (2013), representan la entrada de
productos de emisión extranjera a un territorio de destino. Por otro lado, según Sicex (2020),
las importaciones son el conjunto de procedimientos para llevar un producto de un país a
otro, teniendo un destino y origen.
Las importaciones tienen como participantes:
Vendedor
Naviera
Aduanas
Depósito
Transporte
Exportaciones
Según la Sunat, las exportaciones son todas las salidas de mercancías nacionales, para
su manejo o consumo en un país de destino. Esta transferencia esta sujeta a pagos por
transporte.
El exportador puede llegar a ser una persona natural o jurídica, y para realizar una
exportación deberá presentar los siguientes documentos.
• Declaración.
• Comprobante de pago.
• Carta de porte aereo o carta de porte terrestre.
6
Producción de Polos
El proceso de producción de polos de algodón, según Chayama & Cruzado (2018),
incluye una serie de precios que ayudan a elaborar el mencionado producto. Esto quiere decir
que considera ciertos materiales:
Máquina Remalladora, Máquina Recta y Máquina Recubridora
Tijeras o Piquetera
Cinta métrica
Pinza
Hilos
El uso de todos estos materiales conlleva a una etapa de confección, en la cual se
utilizan ciertos procesos:
Corte: Piezas cortadas según unos determinados moldes que son hechos a máquina de
cuchilla circular y recta.
Armado: Una vez realizado los cortes, se pasa a integrar todas las piezas, con
rematadoras. Es uno de los procesos más importantes.
Acabado: Último proceso de confección en el cual se revisa el acabado, el entallado y
el grado de calidad de la tela.
Precio de Polos
Para los polos de algodón, como son productos diferenciados, no es posible imponer
un precio de referencia al respecto, ni al por mayor ni menor.
El precio de los polos de algodón tiene la siguiente composición:
Precio de polos de algodón = Costo de producción + Cambios de mercado
7
Los costos de producción pueden variar según los materiales de uso y las cantidades
de producción. Además, los cambios en el mercado hacen que el producto tenga un precio
referencial, pero que varíe de acuerdo a la temporada de venta.
Polos de Algodón. Los polos de algodón son prendas que se utilizan en la parte
superior del cuerpo, y cuentan con dos aberturas, una por donde pasa la cabeza y la segunda
abertura por donde pasa el torso del cuerpo.
Se caracteriza por ser una prenda básica para el vestir diario y es muy usada para
looks casuales.
Tipos de polo de algodón. Camisero: Cuenta con cuello como las camisas y le genera
un tono más sofisticado al producto.
Cuello V: Este polo tiene un cuello tipo “V”, aportando estética y simetría al
producto.
Cuello redondo: Este es el principal polo de algodón, debido a su popularidad entre
sus comerciantes y la facilidad de confección.
Material. Polos de algodón Pima: Esta tela es de muy buena calidad y resistencia,
muy suave al tocar, lo cual brinda durabilidad y frescura al momento de llevarlo puesto.
Este material de algodón no forma pelotitas en la prenda al ser lavadas, lo que
autentifica su calidad.
La presente investigación busca analizar los factores que impiden el crecimiento
constante de las exportaciones peruanas de polos de algodón hacia Estados Unidos entre los
años 2000 y 2019, debido a su inestabilidad en las ventas al mercado externo, puesto que,
en los últimos años, no se visualizó un gran crecimiento constante a pesar de la alta calidad
del producto y su buen acabado. Esta falta de crecimiento tiene como origen una serie de
8
factores externos que no permiten que el producto peruano sea competitivo en el mercado
exterior.
Este trabajo se realizó a través de una investigación cuantitativa, ya que se utilizaron
datos entre los años 2000 y 2019, periodo que refleja el impacto de la falta de incremento
constante de las exportaciones de polos de algodón hacia Estados Unidos. Esta falta de
incremento se identifica por variables externas que influirían en la decisión de compra del
mercado estadounidense.
Hipótesis
Hipótesis general
H0: Los factores externos determinan la disminución de las exportaciones de polos de
algodón peruano hacia Estados Unidos (2000-2019).
H1: Los factores externos no determinan la disminución de las exportaciones de polos
de algodón peruano hacia Estados Unidos (2000-2019).
Hipótesis específicas
Hipótesis Especifica 1. H0: El rendimiento de mano de obra genera un impacto en el
proceso de exportación hacia Estados Unidos de polos de algodón (2000-2019).
H1: El rendimiento de mano de obra no genera un impacto en el proceso de
exportación hacia Estados Unidos de polos de algodón (2000-2019).
Hipótesis Especifica 2. H0: Los precios de los bienes sustitutos generan impacto
sobre las exportaciones de polos de algodón peruano hacia Estados Unidos (2000 – 2019).
H1: Los precios de los bienes sustitutos no generan impacto sobre las exportaciones
de polos de algodón peruano hacia Estados Unidos (2000 – 2019).
9
Método
Tipo de investigación
El tipo de investigación es cuantitativo, puesto que, con los datos obtenidos entre el
año 2000 y el año 2019, se logrará exponer las conexiones de causalidad por medio del marco
teórico, los datos nacionales y globales. Además, utilizar el análisis cuantitativo ayudará a
explicar lo definitivo de la relación de causalidad entre las variables.
Diseño de investigación
El diseño de investigación que se empleó fue no experimental, el cual se fragmenta en
ex post factor y diseño correlacional, dado que se utilizaron las variables de estudio basados
en hechos pasados y así tener una cantidad de datos sustancial para los procedimientos
estadísticos. Además, el diseño correlacional es elegido con la finalidad de comprender el
acuerdo entre dos o más variables. Este diseño contribuirá a desarrollar la ecuación
económica del trabajo de investigación, la cual es la siguiente:
𝑌 = 𝑓(𝑋1,𝑋2, 𝑋3, 𝑋4)
Donde:
𝑌: 𝐸𝑥𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑃𝑜𝑙𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝐴𝑙𝑔𝑜𝑑ó𝑛 𝑎 𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑈𝑛𝑖𝑑𝑜𝑠
𝑋1: 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑃𝑜𝑙𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝐴𝑙𝑔𝑜𝑑ó𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑢𝑎𝑛𝑜𝑠
𝑋2: 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑃𝑜𝑙𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝐴𝑙𝑔𝑜𝑑ó𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑢𝑎𝑛𝑜𝑠
𝑋3: 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜 𝑃𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠 𝑠𝑢𝑠𝑡𝑖𝑡𝑢𝑡𝑜𝑠
𝑋4: 𝑃𝐵𝐼𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎 𝑑𝑒 𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑈𝑛𝑖𝑑𝑜𝑠
10
Variables
Variable Dependiente
Para el presente trabajo de investigación se optó definir a la Exportaciones de Polos
de Algodón como variable dependiente, ya que varía en base a valores de otros o se ve
influenciada por las otras variables. Además, tiene un carácter cuantitativo, su medición es
anual y en miles de USD, entre el periodo de 2000-2019 (Ver Tabla 1).
Variables Independientes
Para el presente trabajo de investigación se optó definir a la producción de polos de
algodón, rendimiento de los polos de algodón, precio promedio de bienes sustitutos y PBI per
cápita de Estados Unidos, debido a que expresan efectos a la variable dependiente. Además,
son de carácter cuantitativo. Ambos entre los años 2000 y 2019 (Vea Tabla 1).
Tabla 1
Definición operacional de las variables
Nombre Largo Nombre Corto Definición Operacional
Exportación de Polos de
Algodón EXP
Tipo de Variable: Dependiente
Unidad de medida: Miles US$
Frecuencia de datos: Annual
Fuente de datos: Trademap
Periodo: 2000-2019
Producción de Polos de
Algodón PROD
Tipo de Variable: Independiente
Unidad de medida: Toneladas
Frecuencia de datos: Annual
Fuente de datos: INEI – Trademap
Periodo: 2000-2019
Rendimiento de los Polos de
Algodón REND
Tipo de Variable: Independiente
Unidad de medida: Toneladas
11
Frecuencia de datos: Annual
Fuente de datos: Cepal-Cepalstat
Periodo: 2000-2019
Precio Promedio Bienes
Sustitutos PRE
Tipo de Variable: Independiente
Unidad de medida: US$/KG
Frecuencia de datos: Annual
Fuente de datos: Veritrade, Siicex
Periodo: 2000-2019
PBI per cápita de Estados
Unidos PBIp
Tipo de Variable: Independiente
Unidad de medida: US$/Persona
Frecuencia de datos: Annual
Fuente de datos: BM, Datos Macro
Periodo: 2000-2019
Nota. Elaboración Propia .
Tabla 2
Definición conceptual de las variables
Nombre Largo Nombre Corto Definición Conceptual
Exportación de
Polos de Algodón EXP
Las ventas internacionales de un producto son considerados
como el régimen aduanero y de exportación, los cuales
permiten la comercialización y el consumo en el exterior.
PROD
12
Producción de
Polos de Algodón
La producción es la cantidad total producida de un
producto en una economía específica.
Rendimiento de los
Polos de Algodón REND
Los rendimientos y la productividad en la manufactura son
medidas aplicadas de la confección textile, que producen
múltiples factores tecnológicos y humanos combinados en
determinada producción.
Precio Promedio
Bienes Sustitutos PRE
Los bienes sustitutos son los productos que cumplen la
misma función, pero en diferente marca, calidad y/o precio.
13
PBI per cápita de
Estados Unidos PBIp
El PBI per cápita es la división entre el PBI y la cantidad
total de habitantes de un país.
Nota. Elaboración propia.
Muestra
Según De la Muestra & Mazariegos (2003), en una perspectiva cuantitativa, la
muestra se representa por un subgrupo de la población en cuestión. Seguidamente, se
presentan las estadísticas que servirán de modelo sobre los parámetros establecidos en la
población elegida.
Se resalta que, para este trabajo de investigación, se ha utilizado medio de fuentes
secundarias (bases de datos como: CEPAL-CEPALSTAT, ADEX, INEI y Trademap).
Además, los datos a tratar se seleccionaron en un ciclo de tiempo annual. Teniendo esto en
cuenta, se presentan los datos anuales de la economía peruana, donde se considera el
siguiente periodo: 2000-2019. La estructura planteada se realizó con 36 observaciones
macroeconómicas recopiladas de la economía nacional.
14
Instrumentos de investigación
En esta parte se definen los instrumentos que se emplearon en la realización del
presente trabajo de investigación, con el objetivo de reunir datos cuantitativos relevantes para
todas las variables.
Los datos planteados para la variable dependiente y variables independientes fueron
seleccionados de fuentes secundarias. Aquellos datos han sido elaborados por entidades
públicas, instituciones internacionales y privadas. Datos recolectados de fuentes confiables
como CEPAL-CEPALSTAT, ADEX, INEI y Trademap.
Procedimiento de recolección
Se precisará el proceso que se utilizó para recopilar los datos de la investigación
presente. Estos datos fueron extraídos de las bases de datos de Comisión Económica para
América Latina y el Caribe (CepalStat), Adex Data Trade, Instituto Nacional de Estadística e
Informática (INEI) y TradeMap.
La variable Exportación de Polos de Algodón de Perú (EXP) se mide en miles de US$
(en valor FOB). Los datos fueron recopilados de TradeMap y Adex Data Trade, con una
frecuencia anual con 28 datos en total, con un periodo desde el año 2000 hasta el año 2019.
La variable Producción de Polos de Algodón de Perú (PROD) se mide en
Toneladas.Los datos fueron recopilados del Instituto Nacional de Estadística e Informática
(INEI), con una frecuencia anual y con 28 datos en total, en un periodo desde el año 2000
hasta el año 2019.
Por último, la variable de Rendimiento de los Polos de Algodón de Perú (REND) esta
medida en toneladas. Los datos fueron recopilados de la Comisión Económica para América
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Latina y el Caribe (CEPAL-CEPALSTAT), con una frecuencia anual y con 28 datos en total,
en un periodo desde el año 2000 hasta el año 2019.
Plan de análisis
Se infiere que para este proyecto se utilizará un modelo econométrico de una serie de
tiempo específico, expresado en un Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Dicho modelo
ayuda a interpretar la relación que tiene una variable dependiente con las variables
independientes. A continuación, se mostrará la ecuación expresada en variables observadas, y
otra ecuación expresada en el modelo econométrico.
Expresado en variables observadas:
𝑬𝑿𝑷 = 𝒇(𝑷𝑹𝑶𝑫; 𝑹𝑬𝑵𝑫; 𝑷𝑹𝑬,𝑷𝑩𝑰𝒑)
Para el desarrollo de la presente investigación, ha sido necesario tener acceso al uso
del software E-views 11 y Minitab, lo que permitió alcanzar un resultado estadístico
consistente y eficiente. En dicho ambiente se colocaron los datos recolectados para cada una
de las variables escogidas y experimentar con una hipótesis.
En el proceso de uso del software E-views 11 se llevó a cabo diferentes test para
comprobar los supuestos. Se aplicó el Test de Regresión Lineal Multiple con todas las
variables independientes y la variable dependiente, para hallar la relación entre el conjunto de
ellas. Si con la variable dependiente que fue realizada en dicho software, el 𝑅2 se aproxima a
0, significa que no existe mucha relación; por otro lado, si se aproxima a 1, significa que
existe una relación significativa.
Se realizó un Test de Regresión Lineal Múltiple entre la variable dependiente y las
variables independientes tales como: PROD, REND, PBIp. Con el objetivo de hallar la
relación entre el conjunto de ellas con la variable dependiente, se analizó si el 𝑅2 se aproxima
16
a 0, lo cual significa que no existe mucha relación; por otro lado, si se aproxima a 1, significa
que existe una relación significativa.
Se realizó un Test de Regresión Lineal Múltiple entre la variable dependiente y las
variables independientes tales como: PROD, REND, PRE. Para hallar la relación entre el
conjunto de ellas con la variable dependiente, se analizó si el 𝑅2 se aproxima a 0, lo cual
significa que no existe mucha relación; si se aproxima a 1, significa que existe una relación
significativa.
Se realizó un Test de Regresión Lineal Múltiple entre la variable dependiente y las
variables independientes tales como: PROD, PRE, PBIp. Para hallar la relación entre el
conjunto de ellas con la variable dependiente, se analizó si el 𝑅2 se aproxima a 0, lo que
significa que no existe mucha relación; por otro lado, si se aproxima a 1, significa que existe
una relación significativa.
Se realizó un Test de Regresión Lineal Múltiple entre la variable dependiente y las
variables independientes tales como: PROD, REND. Para hallar la relación entre el conjunto
de ellas con la variable dependiente, se analizó si el 𝑅2 se aproxima a 0, lo que significa que
no existe mucha relación; por otro lado, si se aproxima 1, significa que existe una relación
significativa.
Luego se analizó los coeficientes de los diferentes test de regresión múltiple, para así
dictaminar qué variables tienen mayor relación entre ellas. Con ellos se puede mostrar la
orientación y el grado de relación entre una variable dependiente y variables independientes.
Se detalla que, si el valor que se obtiene se acerca de 0, la relación será menor. Por otra parte,
si se acerca al 0, la relación será mayor.
17
Por último, se ejecutó la comprobación de hipótesis planteadas, lo cual expresa la
existencia de una varianza de un estudio, demostrando que no es constante en las
perturbaciones aleatorias de un modelo econométrico segun De Arce (2009). Se resalta que,
según el 𝑅2, se va a rechazar o aceptar las hipótesis.
• 𝑅2 cerca 𝑎 0 → 𝑁𝑜 𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎 𝑖𝑚𝑝𝑎𝑐𝑡𝑜 𝑦 𝑠𝑒 𝑟𝑒𝑐ℎ𝑎𝑧𝑎 𝑙𝑎 𝐻0
• 𝑅2 𝑐𝑒𝑟𝑐𝑎 𝑎 1 → 𝐺𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎 𝑖𝑚𝑝𝑎𝑐𝑡𝑜 𝑦 𝑠𝑒 𝑎𝑐𝑒𝑝𝑡𝑎 𝑙𝑎 𝐻0
• Donde → ∝ = 𝐺𝑟𝑎𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎
Resultados
Presentación de Resultados
Se efectuaron los test e indicadores explicados en la sección anterior, pero antes de
mostrar los resultados de las pruebas empleadas para la regresión lineal múltiple, se mostrará
el cuadro de datos como: EXP, PROD, REND, PRE, PBI percapita, en respectivo orden.
Tabla 3
Datos Resumen de las variables
AÑOS EXP PROD REND PRE PBIp
2000 9235 113456 2769 31.5 39.34
2001 9573 118789 2936 31.91 41.46
2002 10754 125963 2817 32.33 40.21
2003 10685 140741 3089 32.75 34.92
2004 13864 150852 3458 33.18 33.53
2005 13712 169753 3369 33.62 35.46
2006 14572 176951 3596 34.06 36.87
2007 15614 198843 3894 34.51 35
2008 14400 219853 3941 34.03 32.9
18
2009 11121 249445 4023 33.63 33.77
2010 10603 230119 4215 37.79 36.56
2011 10930 226874 4519 38.56 35.83
2012 10255 213458 4285 35.38 40.15
2013 8675 225471 4658 35.2 39.97
2014 8722 195741 4852 37.05 41.42
2015 7309 176960 4536 33.68 51.19
2016 7310 150741 4496 37.43 52.33
2017 7656 138741 4899 37.85 53.11
2018 8451 169784 5023 34.54 53.23
2019 8224 146123 5346 36.28 58.47
Nota. Elaboración propia .
Realizando el test de regresión lineal multiple, mediante la expresión 𝑬𝑿𝑷 =
𝒇(𝑷𝑹𝑶𝑫; 𝑹𝑬𝑵𝑫; 𝑷𝑹𝑬, 𝑷𝑩𝑰𝒑), se aprecia lo siguiente:
Tabla 4
Estadísticas de la Regresión Múltiple EXP =(PROD; REND; PRE, PBIp)
Estadísticas de la regression
Coeficiente de correlación múltiple 0.785056944
Coeficiente de determinación R^2 0.616314406
R^2 ajustado 0.513998247
Error típico 1802.057027
Observaciones 20
Nota. Elaboración propia .
Se observa que el coeficiente 𝑅2 equivale a 0.616 (Ver Tabla 11), lo cual significa que
la relación entre las variables es relevante, y que las exportaciones dependen de la
producción, rendimiento, precios sustitutos y PBI percapita de Estados Unidos.
19
Tabla 5
Análisis del intercepto y variables EXP=f (PROD; REND; PRE, PBIp).
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad
Intercepción 31593.45372 10956.6673 2.883491198 0.01136884
Variable X 1 0.023152328 0.024628303 0.940069963 0.36207483
Variable X 2 1.921214772 1.845474564 1.041041047 0.31434625
Variable X 3 241.7180523 329.1576816 0.734353369 0.47405754
Variable X 4 393.9550396 153.6869541 2.563360319 0.02161741
Nota. Elaboración propia .
Referido en un modelo econométrico de regresión lineal múltiple entre las variables
dependiente y la variable independiente:
𝑌 = 31593.454 − 0.023𝑃𝑅𝑂𝐷 + 1.921𝑅𝐸𝑁𝐷 − 241.718𝑃𝑅𝐸 − 393.955𝑃𝐵𝐼𝑝
Realizando el test de regresión lineal multiple, mediante la expresión 𝑬𝑿𝑷 =
𝒇(𝑷𝑹𝑶𝑫; 𝑹𝑬𝑵𝑫; 𝑷𝑩𝑰𝒑), se aprecia lo siguiente:
Tabla 6
Estadísticas de la Regresión Múltiple EXP=f (PROD; REND; PBIp)
Estadísticas de la regression
Coeficiente de correlación múltiple 0.776221793
Coeficiente de determinación R^2 0.602520273
R^2 ajustado 0.527992824
Error típico 1775.922107
Observaciones 20
Nota. Elaboración propia .
Se observa que el coeficiente 𝑅2 equivale a 0.603(Ver Tabla 13), lo que significa que
la relación entre las variables es relevante, y que las exportaciones dependen de la
producción, rendimiento y PBIpercapita de Estados Unidos.
20
Tabla 7
Análisis del intercepto y variables EXP=f (PROD; REND; PBIp)
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad
Intercepción 24400.92268 4839.8658 5.04165274 0.00012033
Variable X 1 0.019877038 0.02386981 -0.83272721 0.41725582
Variable X 2 1.133922287 1.48034686 0.76598419 0.45483847
Variable X 3 360.3482468 144.587434 -2.49225149 0.02404602
Nota. Elaboración propia .
Expresado en un modelo econométrico de regresión lineal múltiple entre las variables
dependiente y la variable independiente:
𝑌 = 24400.923 − 0.020𝑃𝑅𝑂𝐷 + 1.134𝑅𝐸𝑁𝐷 − 360.348𝑃𝐵𝐼𝑝
Realizando el test de regresión lineal multiple, mediante la expresión 𝑬𝑿𝑷 =
𝒇(𝑷𝑹𝑶𝑫; 𝑹𝑬𝑵𝑫; 𝑷𝑹𝑬), se aprecia lo siguiente:
Tabla 8
Estadísticas de la Regresión Múltiple EXP=f (PROD; REND; PRE)
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación múltiple 0.669506714
Coeficiente de determinación R^2 0.44823924
R^2 ajustado 0.344784097
Error típico 2092.386105
Observaciones 20
Nota. Elaboración propia .
Se observa que el coeficiente 𝑅2 equivale a 0.448(Ver Tabla 15), lo que significa que
la relación entre las variables no es relevante, y que las exportaciones dependen más de la
producción y rendimiento, pero en menor medida de los precios sustitutos.
21
Tabla 9
Análisis del intercepto y variables EXP=f (PROD; REND; PRE)
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad
Intercepción 13628.19703 9778.84606 1.39364061 0.18248347
Variable X 1 0.033039519 0.01303424 2.53482476 0.02206962
Variable X 2 2.284893351 0.98068366 2.32989846 0.03322974
Variable X 3 9.527640345 364.850927 0.02611379 0.97948951
Nota. Elaboración propia .
Referido en un modelo econométrico de regresión lineal múltiple entre las variables
dependiente y la variable independiente:
𝑌 = 13628.197 + 0.033𝑃𝑅𝑂𝐷 − 2.284𝑅𝐸𝑁𝐷 + 9.528𝑃𝑅𝐸
Realizando el test de regresión lineal multiple, mediante la expresión 𝑬𝑿𝑷 =
𝒇(𝑷𝑹𝑶𝑫; 𝑷𝑹𝑬; 𝑷𝑩𝑰𝒑), se aprecia lo siguiente:
Tabla 10
Estadísticas de la Regresión Múltiple EXP=f (PROD; PRE; PBIp)
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación múltiple 0.767197954
Coeficiente de determinación R^2 0.588592701
R^2 ajustado 0.511453832
Error típico 1806.768117
Observaciones 20
Nota. Elaboración propia.
Se observa que el coeficiente 𝑅2 equivale a 0.589 (Ver Tabla 17), lo cual significa que
la relación entre las variables es relevante, y que las exportaciones dependen de la
producción, los precios sustitutos y PBI percapita de Estados Unidos.
22
Tabla 11
Análisis del intercepto y variables EXP=f (PROD; PRE; PBIp)
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad
Intercepción 22834.11516 7036.38478 3.24514873 0.00507253
Variable X 1 0.002127277 0.0141318 -0.1505312 0.88222693
Variable X 2 42.65310234 268.61974 -0.15878618 0.87582429
Variable X 3 251.7000302 70.5210013 -3.56914997 0.00256079
Nota. Elaboración propia .
Referido en un modelo econométrico de regresión lineal múltiple entre las variables
dependiente y la variable independiente:
𝑌 = 22834.116 − 0.002𝑃𝑅𝑂𝐷 − 42.653𝑃𝑅𝐸 − 251.700𝑃𝐵𝐼𝑝
Realizando el test de regresión lineal multiple, mediante la expresión 𝑬𝑿𝑷 =
𝒇(𝑷𝑹𝑶𝑫; 𝑹𝑬𝑵𝑫), se aprecia lo siguiente:
Tabla 12
Estadísticas de la Regresión Múltiple de EXP=f (PROD; PRE; PBIp)
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación múltiple 0.669489151
Coeficiente de determinación R^2 0.448215724
R^2 ajustado 0.383299926
Error típico 2029.955945
Observaciones 20
Nota. Elaboración propia .
Se observa que el coeficiente 𝑅2 equivale a 0.448 (Ver Tabla 19), lo que significa que
la relación entre las variables no es relevante, y que las exportaciones, si solo dependieran de
la producción y del rendimiento de mano obra, ambas variables no tendrán suficiente relación
con las exportaciones.
23
Tabla 13
Análisis del intercepto y variables EXP=f (PROD; REND)
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad
Intercepción 13872.99913 2700.07805 5.1379993 8.2181E-05
Variable X 1 0.033105184 0.01240779 2.66809677 0.01621855
Variable X 2 2.266360761 0.65662653 -3.45152175 0.00304804
Nota. Elaboración propia .
Referido en un modelo econométrico de regresión lineal múltiple entre las variables
dependiente y la variable independiente:
𝑌 = 13873.000 + 0.033𝑃𝑅𝑂𝐷 − 2.266𝑅𝐸𝑁𝐷
Discusión
El presente trabajo tuvo como objetivo analizar si los factores externos (exportaciones
en base a la producción, rendimiento, precios sustitutos, PBI percapita) afectan a las
exportaciones de polos de algodón peruano hacia Estados Unidos en el periodo 2000-2019.
Tras ello, se concluyó que las variables son las siguientes: Exportación de Polos de Algodón
(EXP), Producción de Polos de Algodón (PRO), Rendimiento de los polos de algodón
(REND), Precios Sustitutos (PRE) y PBI per cápita (PBIp), debido a que logran tener una
relevancia dentro de las exportaciones, particularmente en las exportaciones de Polos de
Algodón peruano hacia Estados Unidos.
En consecuencia, se explicará los resultados obtenidos por medio del análisis de las
variables a través de E-views.
24
Con los resultados expuestos, se contrastó que la producción de polos de algodón
tiene una relación significativa con las exportaciones de polos de algodón. En esta
investigación la autora Kathuria (2018) definió que la producción de polos de algodón
siempre ha logrado tener un impacto en las exportaciones, debido a que ayuda a que se
mantenga estable y en crecimiento constante, a causa de la disponibilidad de stock para
satisfacer la demanda en el ámbito local e internacional. Es por ello que la producción de
polos de algodón peruano genera impacto en las exportaciones de polos de algodón hacia
Estados Unidos. También Zhang, Liu, Xiao, Yuan (2015) explican que la relación entre
producción y exportación de un bien es significativa, ya que ayuda a la comercialización
internacional, beneficiando directamente a las exportaciones. Como resultado se obtuvo que
la producción de polos de algodón tiene una relación significativa en la exportación de polos
de algodón peruano hacia Estados Unidos en el periodo 2000-2019.
Con respecto al rendimiento de polos de algodón, acerca de si genera impacto o no a
las exportaciones de polos de algodón peruano hacia Estados Unidos, se tomó en cuenta a los
autores Ting, Gerard, Dephillips, Liu & Sun (2019), quienes definen que el rendimiento de
polos de algodón no genera impacto sobre la exportación de polos de algodón, sino que tiene
más relación sobre la producción, debido a que dicha variable se enfrenta a factores desde
climáticos hasta culturales. Asimismo, mencionan que, en una temporada de invierno, los
polos de algodón se dejan de lado prefiriendo producir e importar chompas, entre otras cosas.
También depende mucho de los departamentos que no cuenten con la tecnología adecuada
para mantener la producción sobre la misma calidad, ya que, dependiendo de la época, buscan
disminuir costos. Por todo ello, definen que el rendimiento no genera impacto sobre las
exportaciones. Como resultado se obtuvo que el rendimiento de polos de algodón no tiene
25
una relación significativa en la exportación de polos de algodón peruano hacia Estados
Unidos en el periodo 2000-2019.
Con respecto a los precios sustitutos para polos de algodón y si generan o no impacto
en las exportaciones de polos de algodón peruano hacia Estados Unidos en el periodo 2000-
2019, en esta investigación los autores Clark & Milberg (2011) definen a las exportaciones
como cantidad demandada de un bien en materia de exportación. Desde la perspectiva de
precios, al aumentar el precio de los polos de algodón local, se disminuye la cantidad
exportada. Por el contrario, si disminuyera los precios de algodón local, aumentaría la
cantidad exportada siempre y cuando la producción se de abasto. Sin embargo, desde la
perspectiva de precios de bienes sustitutos se da lo siguiente: si el precio del polo de algodón
local aumentara y el precio del bien disminuyera, entonces aumentaría la demanda del bien
sustituto. Caso contrario, si el precio del polo de algodón local disminuyera y aumentara el
precio sustituto, disminuirían las exportaciones de polos sustitutos. Como resultados, se
obtuvo que los precios sustitutos tienen una relación significativa sobre la exportación de
polos de algodón peruano hacia Estados Unidos en el periodo 2000-2019.
Con respecto al PBI per cápita, si genera o no impacto a las exportaciones de polos de
algodón peruano hacia Estados Unidos en el periodo 2000-2019. En esta investigación, los
autores Muhammad, McPhail & Kiawu (2012) definen al PBI per cápita como el indicador
económico que mide la relación entre el nivel de ingresos de un país y cada uno de sus
pobladores, lo cual significa que su medida anual supone que cuando incrementa dicho PBI
también aumenta la economía de ese país en un determinado periodo o viceversa. En esencia,
el PBI per cápita es el promedio de ingresos en función del número de habitantes, lo que sirve
como diagnóstico para conocer el nivel económico de la sociedad. Estados Unidos se ha
26
venido colocando entre los 10 primeros lugares en PBI per cápita en el mundo. En el periodo
2000-2019, sus variaciones se encuentran en paralelo a las exportaciones. Como resultado, se
obtuvo que el PBI per cápita de Estados Unidos tiene una relación significativa con las
exportaciones de polos de algodón peruano hacia Estados Unidos, en el periodo 2000-2019.
Conclusiones
En base a los resultados obtenidos, se constata que se logró el objetivo general
propuesto, que es identificar si los factores externos son determinantes en la exportación de
polos de algodón peruano hacia Estados Unidos en el periodo 2000-2019. Se acepta junto con
la hipótesis general, que afirma que los factores externos generan impacto en las
exportaciones debido a que las variables como Precios Sustitutos y PBI per cápita mantienen
un valor correlación con las exportaciones de 0.75, lo que refiere a una relación significativa
con las exportaciones de polos de algodón peruano hacia Estados Unidos en el periodo 2000-
2019. Se rechaza la hipótesis general alternativa.
La hipótesis especifica uno, el rendimiento de mano de obra genera impacto en las
exportaciones de polos de algodón peruano hacia Estados Unidos en el periodo 2000-2019,
no se acepta, ya que el rendimiento tiene un valor de correlación de 0.48, lo cual significa que
no tiene una relación representativa sobre las exportaciones, más bien tiene un valor de
correlación de 0.68, concluyendo que tiene una relación significativa sobre la producción sin
afectar directamente a las exportaciones. Por ello se acepta la hipótesis alternativa: el
rendimiento de mano de obra no genera impacto en las exportaciones de Polos de Algodón
peruano sobre las exportaciones en el periodo 2000-2019.
27
Con respecto a la hipótesis especifica 2, los precios de bienes sustitutos genera
impacto sobre las exportaciones de polos de algodón peruano hacia Estados Unidos en el
periodo 2000-2019, esta se acepta, debido a que se halló que los precios sustitutos tienen un
valor de correlación de 0.64, lo cual refiere que tiene una relación significativa sobre las
exportaciones, provocando rechazar la hipótesis alternativa que catalogaba que los precios
sustitutos no generan impacto en las exportaciones de polos de algodón peruano hacia
Estados Unidos en el periodo 2000-2019.
El Perú obtiene el quinto lugar a nivel mundial en ser proveedor de polos de algodón a
Estados Unidos gracias a la calidad-precio de sus productos, además de las facilidades de
comercio que tiene bajo su TLC. Las exportaciones de polos de algodón han tenido
variaciones exponenciales positivas en el periodo de 2000-2009 de 23.73 %, mientras que, en
el periodo 2010-2019, obtuvo un crecimiento de 17.86%.
Recomendaciones
Bajo los resultados obtenidos, se recomienda implementar programas de
productividad y mejora de costos en las empresas exportadoras nacionales de polos de
algodón, teniendo como objetivo mejorar la competitividad en relación al precio-calidad. En
un estudio realizado por Newswire (2005), se indica que China es el mayor proveedor de
polos de algodón debido a sus bajos costos, facilidades de adquisición e innovación en
procesos productivos, logrando una ventaja competitiva sobre todos los demás exportadores
de polos de algodón. Con ello se recomienda promover e implementar programas que
28
favorezcan desde lo minorista hasta lo mayorista, para así generar una mayor competitividad
a nivel mundial.
Tomando en cuenta los antecedentes elegidos, no se utilizaron variables que, por
enfoque de investigación, no eran necesarias. Sin embargo, se recomienda usar variables
como ingreso del país, elasticidad de la demanda, elasticidad de la oferta, elasticidad cruzada,
incluso no solo enfocarse al nivel nacional sino a nivel departamental para aplicar la teoría,
conocer qué departamentos aportan más a las exportaciones de polos de algodón hacia
Estados Unidos y así poder ayudarlas a mejorar su calidad y abaratar sus costos para obtener
un precio de venta más competitivo, manteniendo o mejorando la calidad que los representa.
En consecuencia, se invita a realizar estudios sobre el impacto que tendrían los
productos y precios complementarios que requieren la producción y exportación de polos de
algodón a nivel producto, consumidor y distribuidor, para así conocer el proceso desde su
creación y/o elaboración hasta la adquisición del producto, lo que busca la manera de mejorar
el proceso en innovación tecnológica, financiera y metodológica.
Finalmente, incentivar a tomar en cuenta el presente trabajo para determinar el nivel
de competencia e impacto que tienen los países de América Latina sobre la exportación de
polos de algodón hacia Estados Unidos, bajo diferentes variables tales como: producción,
cantidad de TLC, proceso de adquisición, precios sustitutos, precios complementarios, PBI,
PBI per cápita, entre otros. Ello ayudaría a demostrar cuál es la variable más significativa a la
hora de exportar polos de algodón hacia Estados Unidos.
29
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